异构分布式系统中动态并行工作流调度的公平与效率权衡

本文探讨了在异构分布式计算系统上安排动态多个并行工作流时面临的复杂权衡问题。随着信息技术的发展，工作流的动态性日益显著，这些工作流可能在不同的时间点到达系统，并且对资源的需求各不相同。异构性体现在计算资源的多样性和性能差异，这给调度策略带来了挑战。 主要的关注点在于整体调度长度，这是资源提供者的核心考量，他们希望优化系统的资源利用率和效率。然而，满足所有工作流的最短执行时间（即截止日期或称为截止期限）对于用户来说是关键需求。目前的调度算法倾向于公平性策略，例如最小化平均响应时间或最大任务完成时间，以平衡各个工作流。然而，这种做法可能导致较长执行时间的工作流（longer-makespan work-flows）被不公平地延迟，或者较短执行时间的工作流优先级过高，牺牲了其他工作流的及时完成。 作者Guoqi Xie、Liangjiao Liu、Liu Yang和Renfa Li针对这些问题提出了一个新的视角，即在兼顾整体效率与工作流公平性的前提下，寻找一种动态调度策略，以权衡不同工作流之间的资源分配。他们可能研究了自适应算法、优先级调整机制或者资源抢占与释放策略，以适应工作流的实时变化和系统的动态环境。 文章特别强调，尽管当前的系统可能无法确保所有工作流都满足严格的截止期限，但他们的目标是在最大程度上减少资源浪费的同时，提高整体的工作流完成率。这需要深入理解工作流的特性、资源的可用性以及用户的容忍度，以便制定出既能提升系统性能又能满足用户需求的高效调度策略。 通过分析实际案例、仿真结果或实验数据，本文可能会提出一些具体的优化方法，比如基于优先级的抢占算法、资源预留策略，或者通过机器学习预测工作流的行为，从而进行更精准的动态调度。这篇研究论文提供了关于如何在异构分布式计算系统上有效地管理动态并行工作流的重要实践经验和理论依据，为未来的系统设计和优化提供了有价值的方向。